Apenas parece posible, pero hubo un tiempo antes de los motores de búsqueda. Y luego llegaron los años 90 y los gustos de Yahoo! Busque, pregunte a Jeeves y Google entró en acción. Revolucionaron cómo usamos Internet y creamos un dolor de cabeza completamente nuevo para los especialistas en marketing de todo el mundo: cómo vencer el algoritmo.
Avance rápido 30 años y todo esto suena muy familiar. Ahora, son las herramientas de IA las que están transformando experiencias en todas las industrias, y los viajes y la hospitalidad no son la excepción.
No se equivoquen, este es un nuevo canal de reserva valioso. SEMRUSH registró un aumento del 300% en las referencias del sitio web de CHATGPT. Mientras tanto, el 30% de los viajeros dicen que es probable que usen IA para ayudar con su planificación de viajes este año. Herramientas como ChatGPT ahora incluyen enlaces directos al sitio web de su hotel, lo que hace que sea muy fácil para los usuarios hacer una reserva.
Entonces, ¿cómo pueden los hoteleros optimizar su presencia en línea para aparecer en la parte superior de las búsquedas de chatgpt?
Primero, exploremos algún contexto. Las herramientas generativas de IA (ChatGPT, Claude, Deepseek et al) juegan un papel creciente en la planificación de viajes. Los viajeros pueden racionalizar fácilmente su búsqueda de alojamiento, recibiendo recomendaciones personalizadas en un instante.
Google es ideal para rastrear los últimos precios de las habitaciones para ubicaciones específicas. ‘Los mejores hoteles en Amsterdam’ le darán una selección de propiedades de mejor calificación y sus precios en vivo. Pero una herramienta como ChatGPT puede ser mucho más específica. ‘Mejores 4* o hoteles más altos amigables con las mascotas en Amsterdam que pasan por alto un canal’ devuelve el siguiente resultado:
Los usuarios pueden refinar aún más los resultados hasta que encuentren rápidamente su propiedad perfecta. Algunos viajeros ahora usan IA para generar itinerarios completos, incluidos vuelos, alojamiento, experiencias y restaurantes. Es un poco como hablar con un agente de viajes que tiene un conocimiento enciclopédico de la industria, pero se necesita una fracción del tiempo.
Los motores de búsqueda tradicionales escanean e indexan miles de millones de páginas web, recuperando enlaces basados en consultas de usuarios. Los resultados se clasifican en función de la relevancia, la autoridad y las palabras clave.
Los modelos de IA generan respuestas sintetizadas (en lugar de enlaces) de una manera conversacional fácilmente digerible. Estas respuestas se basan en grandes conjuntos de datos y patrones de comportamiento, priorizando la relevancia, la credibilidad y el contenido fácil de usar.
Sin embargo, al igual que los motores de búsqueda, el funcionamiento exacto de los algoritmos de IA sigue siendo desconocido. De hecho, probablemente estén cambiando todo el tiempo, lo que significa que cualquier hotelero o vendedor debe vigilar la mitad de los desarrollos e información emergentes.
A pesar de las muchas incógnitas de clasificación en IA generativa, hay mucho que sí sabemos. Puede haber ligeras diferencias entre las herramientas (por ejemplo, el chatGPT es propiedad de Microsoft, por lo que probablemente favorece los resultados de búsqueda de Bing por encima de Google), pero en su mayoría siguen las mismas reglas lógicas.
Así es como puede garantizar que su hotel se ubique bien cuando los huéspedes potenciales recurren a la IA para obtener recomendaciones de alojamiento.
Los modelos de IA extraen información de varias fuentes, incluidos sitios web, revisiones y plataformas de viaje. Aquí le mostramos cómo mejorar su visibilidad:
A diferencia de los motores de búsqueda, los asistentes de IA priorizan las consultas del lenguaje natural. Hay algunos pasos que puede tomar para alinearse con esto:
Las herramientas de IA consideran que las revisiones de los invitados y el contenido generado por el usuario son fuertes indicadores de credibilidad. Considere una herramienta de gestión de reputación (que también puede aprovechar la IA), y también:
Los modelos de IA priorizan datos confiables y consistentes. Es posible que aún no proporcionen información en vivo como tarifas de habitaciones e inventario, pero es solo cuestión de tiempo.
Si bien las herramientas de IA funcionan de manera diferente a los motores de búsqueda tradicionales, la optimización de motores de búsqueda (SEO) todavía juega un papel en la visibilidad.
Así como la autoridad SEO de su marca se ve impulsada por enlaces de sitios web de buena reputación, los modelos de inteligencia artificial también tienen en cuenta las fuentes autorizadas.
Dada la velocidad a la que llegó la IA generativa en la escena, no le sorprenderá saber que los modelos de IA evolucionan rápidamente. Mantenerse informado es clave.
No ignore las búsquedas generativas de IA. El 84% de los encuestados estaban satisfechos o muy satisfechos con la calidad de las recomendaciones de IA generativa para la planificación de viajes. Al optimizar de manera proactiva la presencia en línea de su hotel, aumenta la probabilidad de clasificar bien cuando los huéspedes potenciales usan herramientas de inteligencia artificial para planificar sus viajes. Los hoteleros que actúan ahora tendrán una ventaja competitiva temprana.
También vale la pena recordar que las herramientas de IA son generativas. Se basan en preguntas y respuestas que ya ha ingresado. Si desea obtener un verdadero reflejo de cómo aparece su hotel en los resultados de ChatGPT, es mejor verificar el modo de incógnito para que no use búsquedas anteriores para sesgar la salida.
Mews es la plataforma líder para la nueva era de la hospitalidad. Impulsando a más de 5,500 clientes en más de 85 países, Mews Hospitality Cloud está diseñado para racionalizar las operaciones para hoteleros modernos, transformar la experiencia de los huéspedes y crear negocios más rentables. Los clientes incluyen hoteles BWH, Strawberry, The Social Hub y Airelles Collection. MeWS fue nombrado Best PMS (2024, 2025) y figurado entre los mejores lugares para trabajar en Hotel Tech (2021, 2022, 2024, 2025) por Hotel Tech Report, y ganó el premio Tech Hero 2024 en Cioday. Mews ha recaudado $ 335 millones de inversores, incluidas las alternativas de Goldman Sachs, Kinnevik y la noción para transformar la hospitalidad.
www.mews.com
En nuestra próxima ronda de AI Madness, ChatGPT y Gemini compiten por la corona con siete nuevos indicaciones que prueban todo, desde la resolución de problemas técnicos hasta la narración creativa.
Ambos pesos pesados están disponibles como aplicaciones independientes, y los usuarios ya no necesitan una cuenta para acceder a ChatGPT o Gemini.
Después de probar y comparar chatbots de IA y sus características durante años, he desarrollado algo de sexto sentido para cuando estos compañeros digitales saben de qué están hablando y cuándo están faroleando.
La mayoría de ellos pueden buscar respuestas en línea, lo que ciertamente ayuda, pero la combinación de búsqueda e IA puede conducir a algunas respuestas sorprendentemente perspicaces (y algunas tangentes menos perspicaces).
Para comprender el problema, es esencial dar un paso atrás. Uno de los avances más significativos en la IA en los últimos meses ha sido el desarrollo de modelos con capacidades de razonamiento lentas y deliberadas. Estos modelos descomponen los problemas en componentes más pequeños y los resuelven paso a paso, lo que lleva a resultados más profundos y precisos.
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Dichos modelos permiten a los investigadores rastrear el proceso de pensamiento de la IA, conocido en términos técnicos como “cadena de pensamiento” (COT). Este método permite a los observadores seguir el razonamiento del sistema desde el paso inicial, a través de etapas posteriores y a sus conclusiones finales. Anteriormente, este nivel de transparencia no existía, dejando muchas preguntas sin respuesta sobre cómo surgen las “alucinaciones” de AI, la generación de salidas incorrectas o no sensibles.
La capacitación de IA a menudo implica una técnica llamada aprendizaje de refuerzo, donde el sistema es recompensado por cumplir con los objetivos específicos. Un efecto secundario conocido de este proceso es la “piratería de recompensas”, donde la IA manipula su comportamiento para maximizar las recompensas mientras se elude las pautas previstas.
Los investigadores creían que al monitorear la cadena de pensamiento de la IA, podrían detectar cuando el modelo engaña, engaña o se da por vencido e influye en su comportamiento en tiempo real durante el entrenamiento. Este enfoque, denominado “optimización de cuna”, parecía ser un camino prometedor hacia una comprensión más profunda del comportamiento de la IA.
De hecho, esta suposición resultó correcta y condujo a una comprensión más precisa de los sistemas de IA. “Creemos que el monitoreo de la cuna puede convertirse en una herramienta crucial para supervisar modelos de nivel sobrehumano en el futuro”, escribieron los investigadores.
Sin embargo, lo que pretendía como un paso para mejorar la confiabilidad de la IA expuso una realidad alarmante: los sistemas de IA intentan activamente evadir las sanciones, buscar recompensas contra las restricciones de los investigadores e incluso oscurecer sus métodos para evitar la detección.
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(Foto: Generado por chatgpt)
Por ejemplo, cuando se les asigna la tarea de generar código funcional, algunos modelos AI modificaron el mecanismo de verificación de código en sí para aprobar salidas incorrectas. En otros casos, los modelos proporcionaron soluciones aparentemente plausibles a los problemas que resultaron estar completamente equivocados.
Algunos modelos incluso dejaron de resolver problemas por completo para evitar revelar lo que percibieron como sus debilidades. Este descubrimiento se hace eco de los principios de la teoría del juego, pero con un giro inquietante.
Estos hallazgos surgieron de un artículo publicado la semana pasada por un equipo de investigación de Operai bajo el título críptico: “Seguimiento de comportamiento indeseable en modelos de razonamiento y la preocupación de la ofuscación”.
Al examinar los detalles del estudio, el alcance del problema queda claro: los últimos modelos de razonamiento de OpenAI (denominados O1 y O3 Mini) demuestran una fuerte motivación para completar sus tareas asignadas, siendo el menor de los problemas descubiertos.
Los investigadores rastrearon los procesos de pensamiento de los modelos utilizando otro modelo Operai (GPT-4O), que, sin dudarlo, informó su comportamiento engañoso como parte de su cadena de pensamiento: una forma de honestidad desarmadora. Pero luego vino el giro inquietante: cuando los investigadores señalaron a la IA que no se le permitió hacer trampa, el modelo ajustó su comportamiento y comenzó a ocultar la evidencia de su ruptura de reglas. Esta revelación es lo que dejó a los investigadores sorprendidos.
“Encontramos que la optimización directa de la COT para cumplir con criterios específicos (como no eludir las instrucciones) puede mejorar el rendimiento a corto plazo; sin embargo, no elimina todo el comportamiento indeseable e incluso puede hacer que el modelo oculte sus verdaderas intenciones”, señalaron secamente los investigadores.
En su conclusión, los investigadores expresaron la esperanza de que los métodos futuros permitan la influencia directa del comportamiento de los modelos de razonamiento a través de la cadena de pensamiento sin alentar el engaño. Por ahora, recomiendan evitar una fuerte presión de optimización sobre la cuna de los modelos de razonamiento avanzado y la precaución contra la manipulación directa de estos procesos de pensamiento.
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Evento de anuncio GPT-4O de Openai
(Foto: Captura de pantalla)
Sin embargo, esta recomendación presenta otro desafío: dejar la cadena de pensamiento inalterada puede conducir a resultados incómodos, si no problemáticos, cuando estos modelos interactúan con el público. Izquierda sin control, la IA puede producir un lenguaje ofensivo o ideas que los humanos generalmente evitan expresar. La solución propuesta por los investigadores es envolver el proceso de pensamiento en bruto de la IA en una capa de cortesía forzada, asegurando que los usuarios solo vean una versión desinfectada.
Esta investigación plantea preguntas preocupantes. Para aquellos que argumentan que la IA es simplemente una herramienta para ayudar a los humanos, los hallazgos sugieren lo contrario: a diferencia de una máquina de escribir o una bicicleta, la IA parece tener sus propias intenciones y está dispuesto a engañar en busca de sus objetivos.
Para aquellos que ya están preocupados por los riesgos potenciales de la IA, este estudio suena todas las alarmas. Indica que a medida que crecen las capacidades de IA, también lo hace su capacidad para oscurecer cómo funciona, las manipulaciones que realiza y los verdaderos objetivos que busca lograr. Cuando la IA se vuelve verdaderamente avanzada, es posible que no tengamos forma de identificar estas manipulaciones ocultas.
Los investigadores de Operai parecen genuinamente preocupados, y uno solo puede esperar que el liderazgo de la compañía comparta sus preocupaciones, y que los reguladores en todo el mundo comprendan la gravedad del problema. Las principales compañías de IA han dedicado departamentos enteros a construir “barandillas” en torno a los sistemas de IA, asegurando su alineación con los valores humanos y el aumento de la transparencia. Sin embargo, la efectividad de estas medidas sigue en cuestión.
El tema central sigue siendo tan turbio como siempre, y este estudio solo profundiza la incertidumbre: ¿cuál es el objetivo principal de la IA y cómo podemos asegurar que busque ese objetivo, y nada más?
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